Giriş verilerinizi toplayın

Eğitim verilerinizi toplayın ve hazırlayın. İzin verilen veri kaynaklarıyla ilgili ayrıntılar için bkz. AutoAI genel bakış.

AutoAI aracını açın

Kolaylık olması açısından AutoAI model oluşturmanız, verilerinizi depolamak ve model sonuçlarını kaydetmek için projenizle ilişkili varsayılan depolamayı kullanır.

1. Projenizi açın.

2. Varlıklar sekmesini tıklatın.

3. Yeni görev > Makine öğrenimi modellerini otomatik olarak oluşturseçeneklerini tıklatın.

Denemenizin ayrıntılarını belirtin

1. Denemeniz için bir ad ve tanım belirtin.

2. Bir makine öğrenimi hizmeti örneği seçin ve Oluştur' u tıklatın.

3. Projenizden verileri seçin ya da dosya sisteminizden ya da varlık tarayıcısından karşıya yükleyin ve Devamdüğmesini tıklatın. Verilerinizi gözden geçirmek için önizleme simgesini tıklatın. (İsteğe bağlı) Eğitilmiş ardışık işlemleri sınamak için, holdout verileri olarak ikinci bir dosya ekleyin.

4. Deneyin öngörmesini istediğiniz veriler için Tahmin edilecek sütun seçeneğini belirleyin.

   • Veri kümesinin bir alt kümesinin analiz edilmesine dayalı olarak AutoAI , varsayılan bir model tipi seçer: ikili sınıflandırma, çok değişkenli sınıflandırma ya da regresyon. Hedef kolonun iki olası değeri varsa, ikili değer seçilir. Multiclass, 3 veya daha fazla değerden oluşan ayrık bir küme sahiptir. Regresyon, hedef sütunda sürekli bir sayısal değişken içeriyor. İsteğe bağlı olarak bu seçimi geçersiz kılabilirsiniz.
     

     Not: Sınıflandırılan değerlerin sınırı 200 'dür. Tahmin sütununda birçok benzersiz değere sahip bir sınıflandırma deneyi oluşturmak kaynak yoğunluğudur ve deneyin performans ve eğitim süresini etkiler. Deneyin kalitesini korumak için:
     - AutoAI optimizasyon için varsayılan bir metrik seçer. Örneğin, ikili sınıflandırma modeli için varsayılan metrik *Accuracy * ' dir.
     -Varsayılan olarak, modelin performansını test etmek için eğitim verilerinin %10 'u tutulur.

5. (İsteğe bağlı): AutoAI çalıştırmanız için seçenekleri görüntülemek ya da özelleştirmek için Deney ayarları ' nı tıklatın. Deneme ayarlarıyla ilgili ayrıntılar için Bir sınıflandırma ya da regresyon deneyini yapılandırmabaşlıklı konuya bakın.

6. Model ardışık düzeni oluşturmaya başlamak için Deneyi Çalıştır ' ı tıklatın.

Bir infografik, verileriniz için ardışık işlemlerin yaratılmasını gösterir. Bu aşamanın süresi, veri kümenizin boyutuna bağlıdır. Bir bildirim iletisi, işleme süresi kısa mı, yoksa daha fazla zaman mı gerektireceğini bildirir. Boru hatları oluştururken ürünün diğer bölümlerinde çalışabilirsiniz.

Ardışık çizgilerin paylaştığı katsayıları ve benzersiz özelliklerini keşfetmek için imleci infografikteki düğümlerin üzerine getirin. Ardışık düzenlerin paylaştığı katsayıları ve bir ardışık düzeni benzersiz kılan özellikleri görebilirsiniz. Bilgi grafiğindeki verilere ilişkin bir kılavuz için bilgi panosundaki Gösterge sekmesini tıklatın. Ya da ardışık düzen oluşturma işleminin farklı bir görünümünü görmek için, bildirim bölmesinin Deney ayrıntıları sekmesini tıklatın ve ilerleme haritasını görüntülemek için Görünümleri değiştir ' i tıklatın. Her iki görünümde de, lider panodaki ilişkili ardışık düzeni görüntülemek için bir ardışık düzen düğümünü tıklatın.

Sonuçları görüntüle

Ardışık düzen oluşturma işlemi tamamlandığında, bir ardışık düzeni model olarak kaydetmeden önce derecelendirilmiş model adaylarını görüntüleyebilir ve değerlendirebilirsiniz.